本文關(guān)鍵詞：基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站功率預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：針對(duì)光伏電站輸出功率時(shí)間序列表征出來的周期性非平穩(wěn)特性,提出一種基于多尺度小波分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的光伏功率預(yù)測(cè)方法。將光伏電站輸出功率時(shí)間序列在不同尺度上進(jìn)行小波分解,得到逼近信號(hào)和多層細(xì)節(jié)信號(hào)。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近非線性函數(shù)的能力,選擇理論計(jì)算太陽(yáng)輻照強(qiáng)度和氣象環(huán)境逼近信號(hào)作為逼近信號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,選擇氣象環(huán)境細(xì)節(jié)信號(hào)作為細(xì)節(jié)信號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入。輸出結(jié)果疊加合成得到原始光伏電站輸出功率序列預(yù)測(cè)值。算例分析表明,該文提出的將光伏電站輸出功率時(shí)間序列分解為周期性逼近信號(hào)和準(zhǔn)平穩(wěn)細(xì)節(jié)信號(hào),并分別采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型的方法保證算法的收斂性和預(yù)測(cè)精度。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)可再生能源學(xué)院;西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 光伏功率預(yù)測(cè) 小波分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 理論太陽(yáng)輻射強(qiáng)度 氣象環(huán)境
【基金】：北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃(YETP0714) 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(LAPS13005)
【分類號(hào)】：TM615;TP183
【正文快照】： 0引言隨著世界能源和環(huán)境形勢(shì)的日益緊張,電力供需矛盾突出,常規(guī)能源的開發(fā)利用受到越來越多的局限,而太陽(yáng)能被公認(rèn)為是一種理想的可再生能源發(fā)電來源。光伏發(fā)電是一種重要的太陽(yáng)能利用方式,但光伏電站的輸出有著高度的隨機(jī)性、波動(dòng)性和間歇性等特點(diǎn),大規(guī)模光伏發(fā)電的接入會(huì)對(duì)

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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2 張U，

本文編號(hào)：825933